Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

«Лаборатория Касперского» предупреждает о вредоносных рассылках, использующих названия известных ВУЗов. С начала года защитные решения ИБ-компании в среднем блокируют несколько десятков таких спам-писем в сутки, однако 13 апреля произошел мощный всплеск — в этот день было обнаружено около 2 тыс. поддельных сообщений в рамках текущей вредоносной кампании.

Рассылая свои приманки на адреса корпоративной почты, злоумышленники снабжают их логотипами уважаемых учебных заведений. Так, в Kaspersky зафиксировали нелегальное использование таких имен, как МГУ им. М. В. Ломоносова, Бухарестский университет, Рейнско-Вестфальский технический университет в Ахене, Университет Аристотеля в Салониках, Анкарский университет, Автономный университет штата Нуэво-Леон (Мексика), Католический университет Боливии.

Фальшивки оформлены как деловое предложение, с которым получателю предлагается ознакомиться, открыв прикрепленный архив или офисный документ с макросом. Иногда имя вложения намекает, что там содержится смета по проекту, описание заказа или прайс-лист.

 

На самом деле в этом файле скрывается вредонос, использующий уязвимость в устаревших версиях программ из набора Microsoft Office. С его помощью злоумышленники смогут загружать на машину жертвы дополнительные файлы, выкачивать конфиденциальные данные (пароли, документы), запускать выполнение команд для развития атаки.

«Для убедительности злоумышленники используют логотипы университетов и ссылаются на какого-либо известного сотрудника вуза, — комментирует Андрей Ковтун, руководитель группы защиты от почтовых угроз в «Лаборатории Касперского», — Однако при внимательном прочтении обнаруживается, что, во-первых, адрес, с которого пришло сообщение, часто не имеет отношения к университету. Во-вторых, несвязность текста наводит на мысль, что это автоматический перевод с другого языка — то, чего, скорее всего, не допустит представитель вуза. Более того, в рассылке часто используется классический прием спамеров — исполняемый файл с двойным расширением вроде .pdf.exe».

Рекомендации по профилактике заражений в этом случае просты:

  • не доверять письмам с незнакомых адресов, особенно когда речь идет о персональных данных или денежных переводах, а также при наличии подозрительных аттачей;
  • повышать уровень цифровой грамотности, в организациях — за счет тренингов, сфокусированных на социальной инженерии;
  • использовать надежные средства защиты электронной почты.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru